高速公路作为重要的交通运输通道,其发展建设与国民经济和社会进步密切相关。但是汽车保有量的增加,节假日大规模集中出行等问题,加剧了高速公路交通的供需矛盾。因此开展高速公路交通流状态辨识以及对拥堵预测的研究,对保障高速公路交通的安全畅通、提高高速公路管理服务水平具有重要的理论意义和应用价值。本文首先对高速公路交通流交通参数特性进行分析,甄选交通状态辨识的交通流表征参数。在对高速公路交通拥堵成因和现有划分标准的基础上,提出基于模糊算法的交通状态划分标准。其次,提出基于DKC值的FCM算法的高速公路交通流状态的辨识方法,针对原有FCM算法,聚类效果不佳、易陷入局部最优解、易受噪声点影响等问题,改进了原FCM算法选取聚类中心方法。将数据密集度作为依据,以DKC值最大的点作为初始聚类中心,并以此为基础建立了动态选取聚类中心规则。为了丰富交通状态信息,提出了高速公路交通流时间序列形态变化数据的划分方法,将高速公路交通流点数据拓展为时间序列样本,并用斜率制定形态变化模式标准,判断时间序列各段模式,通过相应距离公式运用层次聚类算法进行聚类分析。然后,建立了基于WOA-SVM算法的高速公路交通拥堵预测方法,不同于以往预测交通流量来判别拥堵的方法,而是直接以得出的交通状态数据作为预测依据。新型优化算法WOA算法是通过个体向“较优且最近”的个体移动促使算法收敛至最优解,可跳出局部最优且收敛速度较快。最后,以美国101高速公路409940监测站3个月交通流数据作为研究对象,验证了论文提出的交通状态辨识和拥堵预测方法的有效性,为高速公路交通管理提供决策支持。